Summary statistics gives you the tools you need to boil down massive datasets to reveal the highlights. In this chapter, you'll explore summary statistics including mean, median, and standard deviation, and learn how to accurately interpret them. You'll also develop your critical thinking skills, allowing you to choose the best summary statistics for your data.

What is statistics?

Descriptive and inferential statistics

Data type classification

Measures of center

Mean and median

Mean vs. median

Measures of spread

Variance and standard deviation

Quartiles, quantiles, and quintiles

Finding outliers using IQR

Summary Statistics

In this chapter, you'll learn how to generate random samples and measure chance using probability. You'll work with real-world sales data to calculate the probability of a salesperson being successful. Finally, you’ll use the binomial distribution to model events with binary outcomes.

What are the chances?

With or without replacement?

Calculating probabilities

Sampling deals

Discrete distributions

Creating a probability distribution

Identifying distributions

Expected value vs. sample mean

Continuous distributions

Which distribution?

Data back-ups

Simulating wait times

The binomial distribution

Simulating sales deals

Calculating binomial probabilities

How many sales will be won?

Random Numbers and Probability

It’s time to explore one of the most important probability distributions in statistics, normal distribution. You’ll create histograms to plot normal distributions and gain an understanding of the central limit theorem, before expanding your knowledge of statistical functions by adding the Poisson, exponential, and t-distributions to your repertoire. 

Distribusi normal

Distribusi penjualan Amir

Probabilitas dari distribusi normal

Mensimulasikan penjualan dalam kondisi pasar baru

Pasar mana yang lebih baik?

Teorema limit pusat

Memvisualisasikan sebaran penarikan contoh

CLT dalam praktik

Rata-rata dari rata-rata

Distribusi Poisson

Opsi

lambda = 1

lambda = 4

lambda = 8

Mengidentifikasi lambda

Melacak respons prospek

Lebih banyak sebaran probabilitas

Pilihan

Poisson

Eksponensial

Binomial

Terlalu Banyak Distribusi

Memodelkan waktu antar prospek

Distribusi t

More Distributions and the Central Limit Theorem

In this chapter, you'll learn how to quantify the strength of a linear relationship between two variables, and explore how confounding variables can affect the relationship between two other variables. You'll also see how a study’s design can influence its results, change how the data should be analyzed, and potentially affect the reliability of your conclusions.

Correlation

Guess the correlation

Relationships between variables

Correlation caveats

What can't correlation measure?

Transforming variables

Does sugar improve happiness?

Confounders

Design of experiments

Study types

Longitudinal vs. cross-sectional studies

Congratulations!

Correlation and Experimental Design

Food Consumption & Carbon Footprint

Amir's Sales

World Happiness Report

Course Glossary

Statistika mempelajari cara mengumpulkan, menganalisis, dan menarik kesimpulan dari data. Ini adalah alat yang sangat berharga untuk membantu Anda memprediksi masa depan dan menyimpulkan jawaban atas beragam pertanyaan. Misalnya, seberapa besar kemungkinan seseorang membeli produk Anda, berapa banyak panggilan yang akan diterima tim dukungan Anda, dan berapa banyak ukuran jeans yang perlu Anda produksi untuk mencakup 95% populasi? Dalam kursus ini, Anda akan menggunakan data penjualan untuk mempelajari cara menjawab pertanyaan-pertanyaan seperti ini sambil mengembangkan keterampilan statistika dan mempelajari cara menghitung rerata, menggunakan scatterplot untuk menunjukkan hubungan antar nilai numerik, serta menghitung korelasi. Anda juga akan mempelajari probabilitas, fondasi penalaran statistik, dan cara melakukan studi yang dirancang dengan baik untuk menarik kesimpulan Anda sendiri dari data.

Video dilengkapi transkrip langsung yang dapat Anda tampilkan dengan mengklik "Show transcript" di kiri bawah video.
Daftar istilah kursus dapat ditemukan di kanan pada bagian sumber daya.
Untuk memperoleh kredit CPE, Anda perlu menyelesaikan kursus dan mencapai skor 70% pada penilaian yang memenuhi syarat. Anda dapat menuju ke penilaian dengan mengklik pemberitahuan kredit CPE di sebelah kanan.

Data Manipulation with dplyr 

Intermediate R

Pelajari variabel, plot, dan deviasi standar di R dengan kursus statistik gratis ini.

Pengantar Statistika di R

Associate Data Scientist di R

Analis Data  di R

Ahli Statistik di R

Dasar-Dasar Statistik di R

Content Developer, DataCamp

Lebih banyak sebaran peluang

Sebaran eksponensial

Permintaan layanan pelanggan

Lambda pada sebaran eksponensial

Berapa lama hingga permintaan baru dibuat?

Nilai harapan sebaran eksponensial

Sebaran t (Student)

Derajat kebebasan

Sebaran log-normal

Ayo berlatih!

More Distributions and the Central Limit Theorem - Lebih banyak sebaran probabilitas

Lebih banyak sebaran probabilitas

Create Your Free Account